Survi Analizi Nedir?
Survi analizi diyince ilk aklımıza gelen sağkalım analizleri olsa da, aslında bu analiz ilgilenilen bir olayın oluşmasına kadar geçen süre olduğu verileri analiz etmek için bir dizi yöntem olarak tanımlanır. Olay, ölüm, bir hastalığın oluşumu, evlilik, boşanma, vb. herhangi birşey olabilir. Olay veya hayatta kalma süresi günler, haftalar, yıllar vs. şeklinde ölçülebilir. Hayatta kalma süresi, bir kişinin kalp krizi geçirmesine kadar geçen yıllar da olabilir. Hayatta kalma analizinde, denekler genellikle belirli bir süre boyunca takip edilir ve odak, ilgilenilen olayın gerçekleştiği zamandır.
Neden hayatta kalma süresini etkileyebilecek değişkenlerin fonksiyonunu modellemek için lineer regresyon kullanmıyorsunuz?
İlk olarak, hayatta kalma süreleri tipik olarak ölçümsel sayılardır; basit lineer regresyon için veriler parametrik (normal dağılım sağlayacak şekilde) dönüştürülmedikçe en iyi seçenek olmayabilir. İkincisi ve daha da önemlisi, basit lineer regresyon gözlemlerin sansürlenmesini etkili bir şekilde kaldıramaz. Hayatta kalma süresi hakkındaki bilgiler eksik olduğunda gözlemlere sansür denir; En sık karşılaşılan form doğru sansürlemedir. Diyelim ki hastalar 20 hafta boyunca bir çalışmada takip edildi. Çalışma süresince araştırılan olayı (örneğin ölüm) yaşamamış olan bir hastaya doğru sansür uygulandığı söylenir. Bu kişi için hayatta kalma süresinin, en azından çalışmanın süresi olduğu sürece olduğu kabul edilir. Bir başka doğru sansür örneği, bir kişinin çalışma gözlem süresinin bitiminden önce çalışmadan ayrılması ve olayı tecrübe etmemesidir. Bu kişinin hayatta kalma süresinin sansürlendiği söyleniyor, çünkü bu kişinin gözlem altındayken ilgilenilen olayın gerçekleşmediğini biliyoruz. Sansür, hayatta kalma analizinde belirli bir eksik veri türünü temsil eden önemli bir konudur. Sağkalım analizinde yanlılığı (bias) önlemek için genellikle rastlantısal ve bilgilendirici olmayan sansür gereklidir.